End-to-End Goal-Oriented Conversational Agent for Risk Awareness

Traditional development of goal-oriented conversational agents typically require a lot of domain-specific handcrafting, which precludes scaling up to different domains; end-to-end systems would escape this limitation because they can be trained directly from dialogues. The very promising success recently obtained in end-to-end chatbots development could carry over to goal-oriented settings: applying deep learning models for building robust and scalable goal-oriented dialog systems directly from corpora of conversations is a challenging task and an open research area. For this reason, I decided that it would have been more relevant in the context of a master's thesis to experiment and get acquainted with these new promising methodologies - although not yet ready for production - rather than investing time in hand-crafting dialogue rules for a domain-specific solution. My thesis work had the following macro objectives: (i) investigate the latest research works concerning goal-oriented conversational agents development; (ii) choose a reference study, understand it and implement it with an appropriate technology; (iii) apply what learnt to a particular domain of interest. As a reference framework I chose the end-to-end memory networks (MemN2N) (Sukhbaatar et al., 2015) because it has proven to be particularly promising and has been used as a baseline for many recent works. Not having real dialogues available for training though, I took care of synthetically generating a corpora of conversations, taking a cue from the Dialog bAbI dataset for restaurant reservations (Bordes et al., 2016) and adapting it to the new domain of interest of risk awareness. Finally, I built a simple prototype which exploited the pre-trained dialog model in order to advise users about risk through an anthropomorphic talking avatar interface

Adaptive-mesh refinement hydrodynamical simulations of cold gas clouds in the hot corona of the Milky Way

Le galassie star-forming, come la Via Lattea, hanno formato stelle durante tutta la propria vita (~ 12 Gyr). Tuttavia, tipicamente la massa di gas contenuta nel disco di tali galassie può sostenere la formazione stellare solo per pochi Gyr. Tale problema (gas-consumption dilemma) suggerisce la necessità di un continuo accrescimento di gas freddo da parte del disco della galassia ad un tasso di ~ 1 M_Sol /yr. Modelli teorici cosmologici e recenti osservazioni in banda X mostrano che tali galassie sono circondate da corone di gas caldo alla temperatura viriale (T ~ 10^6 K per la MW). Queste corone, se in grado di raffreddare, potrebbero sostenere il processo di formazione stellare agli attuali tassi osservati. Simulazioni idrodinamiche in 2D realizzate negli ultimi anni hanno mostrato che il gas coronale caldo può raffreddare efficientemente in seguito all’interazione con nubi di fontana galattica, processo sostenuto dalle esplosioni di supernove. La coda turbolenta, formatasi in seguito allo sviluppo di un'instabilità di Kelvin-Helmholtz, causa la diminuzione del tempo di cooling di parte del gas coronale e la sua condensazione. Questo gas condensato (10-20% della massa iniziale della nube) ricade sul disco alimentando la formazione stellare. In questa tesi estendiamo la trattazione della nube di fontana galattica ad una geometria 3D. I codici finora utilizzati, a griglia fissa, non permettono tale trattazione per via del proibitivo costo computazionale. Abbiamo quindi utilizzato ENZO, un codice a griglie adattive che raffina la risoluzione solo in zone soddisfacenti alcuni criteri. Abbiamo realizzato una serie di simulazioni idrodinamiche in 2D sia nel caso in cui il gas non possa raffreddare radiativamente sia nel caso contrario e per entrambi è stato individuato il criterio di raffinazione più performante. Tale criterio è stato utilizzato per una simulazione 3D, ricavando un valore per la condensazione quasi doppio rispetto alla trattazione precedente (~ 30%)

ASAP – A sub-sampling approach for preserving topological structures modeled with geodesic topographic mapping

Topological data analysis tools enjoy increasing popularity in a wide range of applications, such as Computer graphics, Image analysis, Machine learning, and Astronomy for extracting information. However, due to computational complexity, processing large numbers of samples of higher dimensionality quickly becomes infeasible. This contribution is twofold: We present an efficient novel sub-sampling strategy inspired by Coulomb's law to decrease the number of data points in d-dimensional point clouds while preserving its homology. The method is not only capable of reducing the memory and computation time needed for the construction of different types of simplicial complexes but also preserves the size of the voids in d-dimensions, which is crucial e.g. for astronomical applications. Furthermore, we propose a technique to construct a probabilistic description of the border of significant cycles and cavities inside the point cloud. We demonstrate and empirically compare the strategy in several synthetic scenarios and an astronomical particle simulation of a dwarf galaxy for the detection of superbubbles (supernova signatures). (c) 2021 The Authors. Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY license (http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

Energy Communities: energy and economic development laboratories in the Tortona valleys

Clean Energy for All Europeans, Green Deal and Fit for 55 at European level and the Piano Nazionale Integrato per l’Energia e il Clima have identified essential decarbonisation goals that are achievable by broadening the audience of actors involved and the ability to innovate in terms of the evolution of products/services and production processes. In this sense, decentralised energy production technologies together with Renewable Energy Communities (RECs) and bottomup initiatives play a strategic role in the establishment of local energy systems. The objective of the paper is to illustrate these dynamisms within the territorial system, and the characteristics of local initiatives and RECs as means of energy transition and economic development

Tracking the Temporal-Evolution of Supernova Bubbles in Numerical Simulations

The study of low-dimensional, noisy manifolds embedded in a higher dimensional space has been extremely useful in many applications, from the chemical analysis of multi-phase flows to simulations of galactic mergers. Building a probabilistic model of the manifolds has helped in describing their essential properties and how they vary in space. However, when the manifold is evolving through time, a joint spatio-temporal modelling is needed, in order to fully comprehend its nature. We propose a first-order Markovian process that propagates the spatial probabilistic model of a manifold at fixed time, to its adjacent temporal stages. The proposed methodology is demonstrated using a particle simulation of an interacting dwarf galaxy to describe the evolution of a cavity generated by a Supernov

Swarm Intelligence-based Extraction and Manifold Crawling Along the Large-Scale Structure

The distribution of galaxies and clusters of galaxies on the mega-parsec scale of the Universe follows an intricate pattern now famously known as the Large-Scale Structure or the Cosmic Web. To study the environments of this network, several techniques have been developed that are able to describe its properties and the properties of groups of galaxies as a function of their environment. In this work we analyze the previously introduced framework: 1-Dimensional Recovery, Extraction, and Analysis of Manifolds (1-DREAM) on N-body cosmological simulation data of the Cosmic Web. The 1-DREAM toolbox consists of five Machine Learning methods, whose aim is the extraction and modelling of 1-dimensional structures in astronomical big data settings. We show that 1-DREAM can be used to extract structures of different density ranges within the Cosmic Web and to create probabilistic models of them. For demonstration, we construct a probabilistic model of an extracted filament and move through the structure to measure properties such as local density and velocity. We also compare our toolbox with a collection of methodologies which trace the Cosmic Web. We show that 1-DREAM is able to split the network into its various environments with results comparable to the state-of-the-art methodologies. A detailed comparison is then made with the public code DisPerSE, in which we find that 1-DREAM is robust against changes in sample size making it suitable for analyzing sparse observational data, and finding faint and diffuse manifolds in low density regions

Monoclonal antibodies isolated from human B cells neutralize a broad range of H1 subtype influenza A viruses including swine-origin Influenza virus (S-OIV)

AbstractThe new H1N1 swine-origin influenza virus (S-OIV) strain is a global health problem. The elucidation of the virus–host relationship is crucial for the control of the new infection. Two human monoclonal antibody Fab fragments (HMab) neutralizing the novel H1N1 influenza strain at very low concentrations were cloned before the emergence of S-OIV from a patient who had a broad-range H1N1 serum neutralizing activity. The two HMabs neutralized all tested H1N1 strains, including S-OIV and a swine strain with IC50 ranging from 2 to 7 μg/ml. Data demonstrate that infection with previously circulating H1N1 strains can elicit antibodies neutralizing S-OIV. Finally, the human genes coding for the neutralizing HMabs could be used for generating full human monoclonal IgGs that can be safely administered being potentially useful in the prophylaxis and the treatment of this human infection

Anti-HIV-1 Response Elicited in Rabbits by Anti-Idiotype Monoclonal Antibodies Mimicking the CD4-Binding Site

Antibodies against conserved epitopes on HIV-1 envelope glycoproteins (Env), such as the gp120 CD4-binding site (CD4bs), could contribute to protection against HIV-1. Env-based immunogens inducing such a response could be a major component of future anti-HIV-1 strategies. In this proof-of-concept study we describe the generation of two anti-idiotype (AI) murine antibodies mimicking the CD4bs epitope. Sera were collected from long-term non-progressor patients to obtain CD4bs-directed IgG, through sequential purification steps. The purified IgG were then used as Fab fragments to immunize mice for hybridoma generation. Two hybridomas (P1 and P2), reacting only against the CD4bs-directed IgG, were identified and characterized. The P1 and P2 antibodies were shown to recognize the idiotype of the broadly neutralizing anti-CD4bs human mAb b12. Both P1 and P2 Fabs were able to induce a strong anti-gp120 response in rabbits. Moreover, the rabbits' sera were shown to neutralize two sensitive tier 1 strains of HIV-1 in an Env-pseudotype neutralization assay. In particular, 3/5 rabbits in the P1 group and 1/5 in the P2 group showed greater than 80% neutralizing activity against the HXB2 pseudovirus. Two rabbits also neutralized the pseudovirus HIV-MN. Overall, these data describe the first anti-idiotypic vaccine approach performed to generate antibodies to the CD4bs of the HIV-1 gp120. Although future studies will be necessary to improve strength and breadth of the elicited neutralizing response, this proof-of-concept study documents that immunogens designed on the idiotype of broadly neutralizing Abs are feasible and could help in the design of future anti-HIV strategies

Meccanismi di produzione di energia in astrofisica

Prima di fornire una formulazione esaustiva dell'onda d'urto, è d'uopo definire il gas come oggetto fisico e le sue principali caratteristiche. Quanto si farà nei paragrafi seguenti quindi, sarà tentare di formalizzare il sistema gassoso dal punto di vista fisico e matematico. Sarà necessario introdurre un modello del sistema (par. 1.1) che ci permetta di lavorare a livello statistico sull'insieme di particelle che lo compongono per caratterizzare le funzioni termodinamiche classiche come medie temporali. Tramite queste considerazioni si stabilirà quali sono le quantità che si conservano nel moto di un fluido e si vedrà che tali leggi di conservazione formano un sistema di 5 equazioni differenziali parziali in 6 incognite. Tramite la linearizzazione di questo sistema si individueranno delle soluzioni chiamate onde sonore che danno un'indicazione sul modo in cui si propagano delle perturbazioni all'interno di un fluido; in particolar modo saranno utili per la determinazione del numero di Mach che rende possibile la distinzione tra due regimi: subsonico e supersonico (par. 1.2). Sarà possibile, a questo punto, indagare il fenomeno dell'onda d'urto (par. 2.1) e, nel dettaglio, due casi particolarmente utili in contesto astrofisico quali: l'onda d'urto per un gas politropico (par. 2.2), un'onda d'urto sferica che avanza verso il suo centro (2.2). Lo scopo di questa trattazione è indagare, o se non altro tentare, quanto avviene in un'esplosione di Supernova (par. 3). Relativamente a questo fenomeno, ne viene data una classificazione sommaria (par. 3.1), mentre particolare attenzione sarà rivolta alle Supernovae di tipo Ia (par. 3.2) che grazie alla loro luminosità standard costituiscono un punto di riferimento nell'Universo visibile

Previsioni di borsa mediante analisi di dati testuali: studio ed estensione di un metodo basato su Google Trends

In una società sempre più digitalizzata, molte delle nostre azioni quotidiane lasciano sulla rete una grande quantità di dati, da cui è possibile estrarre conoscenza di grande valore. Secondo recenti studi, dalle informazioni presenti sul Web generate dalle attività degli utenti, è possibile prevedere i movimenti del mercato azionario con un grado di accuratezza interessante. In particolare, si considera l'articolo del 2013 "Quantifying Trading Behaviour in Financial Markets using Google Trends", in cui sono presentati i risultati di 98 simulazioni di trading su dati storici reali dal 2004 al 2011: in ciascuna di esse si compiono operazioni in base all'andamento della quantità di ricerche su Google di un singolo termine correlato alla finanza. Un primo contributo di questa tesi è l'implementazione di un algoritmo di trading parametrizzato che considera l’andamento di tutti i 98 termini contemporaneamente, ponendo quindi il metodo proposto nell'articolo nelle migliori condizioni possibili. In tal modo, sperimentando su dati storici reali della durata quasi quinquennale (gennaio 2012 - settembre 2016) si ottengono rendimenti pari al 644% dell'investimento iniziale, con un'accuratezza sulle decisioni di compravendita del 74%. Un ulteriore contributo è il miglioramento in quantità e qualità dei dati di input per l'algoritmo realizzato sfruttando tecniche di destagionalizzazione, un maggior numero di termini finanziari (185) e differenti variazioni temporali dei volumi di ricerca. Effettuando una nuova simulazione sullo stesso periodo (gennaio 2012 - settembre 2016), il rendimento sul valore iniziale è aumentato al 911%, col 79% delle decisioni accurate